Механизм ипотечного кредитования, используемый в деятельности банков
Дипломная работа - Банковское дело
Другие дипломы по предмету Банковское дело
?зкие квалификационные требования к кредитному инспектору - оператору системы (экономия на зарплате): исходные данные для анализа получаются от потенциального заемщика при заполнении им обширной анкеты с вопросами, затем проверяется правильность представления информации и ее достоверность, после чего оператор вводит данные в систему, на выходе он получает ответ компьютера о возможности выдачи кредита и возможный кредитный лимит;
возможность очень быстрого получения ответа - от нескольких минут до 1 - 2 дней;
возможность быстрого и дешевого увеличения числа рабочих мест системы (рост сети продаж кредитов), что затруднено в классическом кредитовании;
повышение качества, прозрачности и уровня диверсификации кредитного портфеля (если скоринговая система качественная), что облегчает его возможную продажу и рефинансирование средств;
многократное увеличение числа выдаваемых одновременно ссуд;
Недостатки скоринговых систем [37, с. 21]:
сложность создания и настройки системы, дороговизна статистической информации для анализа;
вероятность изначально некачественной постановки процедур оценки кредитоспособности, что может крайне негативно отразиться на качестве кредитного портфеля при росте его объема;
наличие значительных погрешностей в результатах автоматизированной оценки, что, как правило, компенсируется большим числом выданных ссуд и более высокими процентами по ним.
В настоящее время на российском рынке появилась интернет-услуга по оценке и анализу кредитных рисков физических и юридических лиц, использующая логико-вероятностную (ЛВ) теорию риска с группами несовместных событий (ГНС), которая отвечает требованиям соглашения Базель II к методам количественной оценки кредитных рисков и резервирования. Эта ЛВ-теория риска с ГНС превосходит существующие скоринговые методики по точности, устойчивости и прозрачности, снижает кредитные потери банка и повышает его конкурентоспособность.
ЛВ-теория кредитного риска с ГНС имеет следующие особенности:
использование логического сложения событий вместо арифметического сложения баллов или других показателей;
адекватная логическая формулировка сценария кредитного риска;
применение базы знаний по кредитам в виде системы логических уравнений вместо традиционной базы данных;
построение логической и вероятностных моделей кредитного риска;
определение вероятностей событий с учетом ГНС и формулы Байеса;
корректная формулировка целевой функции для идентификации модели риска по статистическим данным;
использование специальных логических Software.
Оценка и анализ кредитных рисков состоят из двух частей:
) построение модели кредитного риска по статистике банка "Возрождение", вычисление атрибутов риска множества кредитов банка "Возрождение" и анализ кредитной деятельности банка "Возрождение";
) оценка риска кредита заемщика, вычисление атрибутов риска и анализ риска кредита.
Логико-вероятностная модель кредитного риска имеет следующие достоинства:
в два раза большая точность в распознавании хороших и плохих кредитов;
в семь раз большая робастность (устойчивость классификации кредитов);
абсолютная прозрачность в оценке и анализе риска кредита, множества кредитов банка "Возрождение" и самой модели риска;
возможность управлять кредитным риском, изменяя асимметрию распознавания хороших и плохих кредитов, число параметров и градаций, описывающих кредит.
ЛВ-теория оценки и анализа кредитных рисков и специальные логические Software создавались и исследовались около 10 лет. Апробация выполнялась на данных западного банка (1000 кредитов) и двух российских банков (по 500 кредитов физических и юридических лиц). Для западного банка кредитный риск в среднем уменьшался с 28 до 17%, для российских банков - с 10 до 5% [65, с. 12].
Изложим основные положения ЛВ-теории кредитного риска.
Описание кредита. Кредит описывается параметрами, каждый из которых имеет градации. На практике число параметров может быть до 40, а число градаций в параметре - до 30. Например, кредиты физических лиц в банке "Возрождение" описываются определенными признаками (параметрами) и их градациями. Параметр успешности кредита - Y (2 градации).
Параметры кредита: Z1 - срок кредита (4 градации); Z2 - сумма кредита (6); Z - цель кредита (3); Z4 - кредитная история в банке (3); Z5 - владение пластиковыми картами банка (4); Z6 - жилищные условия (3); Z7 - наличие дорогостоящего имущества (3); Z8 - возраст заемщика (3); Z9 - должностной уровень (4); Z10 - стабильность занятости (время работы в указанной компании) (4); Z11 - доход по месту работы (5); Z12 - количество неработающих в семье (3).
Представление статистики банка по кредитам. Статистические данные по кредитам банка "Возрождение" рассматриваются как база данных (БД). Однако в ЛВ-теории риска база данных должна быть преобразована в базу знаний (БЗ). Делается это просто. Значения параметров, имеющих непрерывные значения (срок, сумма кредита, возраст и т.д.), разбиваются на интервалы, которым присваиваются номера или градации (параметры 1, 2, 8, 10, 11). То есть целые и дробные значения параметров и параметра эффективности кредита заменены дискретными значениями (градациями). Данные по кредитам банка "Возрождение" представляются в табличном виде. В строках находятся кредиты i = 1, 2... N. В столбцах таблицы находятся параметры кредита Z ... Z ... Z . В свою очередь, параметры имеют градации Z1, rj = 1, 2... Nn; j = 1, 2... n, находящиеся в клетках таб